Yapay Zeka Kararlarında Hukuki Sorumluluk Kimdedir?

Yapay Zeka Kararlarında Hukuki Sorumluluk Kimdedir? Yapay zeka sistemlerinin karar alma mekanizmalarına entegrasyonu, modern hukuk teorisinin en temel dayanaklarından biri olan “sorumluluk” kavramını radikal bir dönüşüme zorlamaktadır. Geleneksel hukuk sistemleri, bir zararın tazmin edilebilmesi için ortada ya irade sahibi bir failin kusurlu eyleminin ya da bir nesne üzerindeki denetim eksikliğinin bulunmasını şart koşar. Ancak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının, özellikle de “kara kutu” (black box) olarak adlandırılan şeffaflıktan uzak işleyiş yapıları, bu klasik illiyet bağını koparmaktadır. Algoritmik kararların otonomisi arttıkça, ortaya çıkan zararın hangi insan aktöre (yazılımcı, kullanıcı, veri sağlayıcı veya işletmeci) yükleneceği sorusu, hukuki bir belirsizlik alanı olan “sorumluluk boşluğu” (accountability gap) kavramını doğurmaktadır. Bu analiz, yapay zekanın otonom kararlarından doğan hukuki sorumluluğun dağılımını, uluslararası mevzuat arayışlarını, Türkiye perspektifini ve sektörel vaka analizlerini içerecek şekilde akademik bir derinlikle ele almaktadır.

Yapay Zeka Kararlarının Ontolojik Niteliği ve Sorumluluk Teorileri

Hukuk teorisinde yapay zekanın konumu, bir “eşya” (tool) ile bir “özne” (agent) arasındaki sınırda dalgalanmaktadır. Geleneksel yaklaşım yapay zekayı, karmaşıklığı ne olursa olsun nihai olarak bir araç olarak tanımlar. Bu “araçsalcı” bakış açısına göre, bir çekiç nasıl kullanıcısının elinde bir uzuv ise, yapay zeka da tasarımcısının veya kullanıcısının iradesini dış dünyaya yansıtan teknik bir vasıtadan ibarettir. Ancak modern algoritmalar, insan müdahalesi olmaksızın kendi parametrelerini güncelleyebilme ve başlangıçtaki tasarım amacının ötesinde kararlar üretebilme kabiliyetine sahiptir. Bu durum, aracın failin iradesini aşması anlamına gelir ki, bu noktada klasik araç varsayımı çökmektedir.

Sorumluluk Boşluğunun Üçlü Sarmalı: Otonomi, İlişkilendirme ve Ağ Riski

Hukuk literatüründe sorumluluk boşluğu, yalnızca failin bulunamaması değil, kararın teknik doğası gereği hiçbir özneye hukuken atfedilememesidir. Bu boşluk üç temel risk faktörü üzerinden şekillenmektedir:

1. Otonomi Riski: Sistemin, önceden programlanmış talimatların dışına çıkarak öngörülemeyen davranışlar sergilemesi.
2. İlişkilendirme Riski: Kararın, kod yazarlarından veri etiketleyicilere kadar uzanan geniş bir “dağıtılmış üretim yapısı” içinde kaybolması.
3. Ağ Riski: Birden fazla algoritmanın birbiriyle etkileşime girerek (örneğin finans piyasalarında veya otonom trafik sistemlerinde) kolektif ve öngörülemez bir sonuç yaratması.

Sorumluluk Unsuru	Geleneksel Hukuk Beklentisi	Yapay Zeka Gerçekliği	Hukuki Sonuç
Fail	Belirlenebilir, irade sahibi gerçek veya tüzel kişi.	Dağıtılmış, çok aktörlü ve otonom sistemler.	Sorumluluğun parçalanması.
Kusur	İhmal, kast veya özen yükümlülüğü ihlali.	Kararın “kara kutu” doğası nedeniyle içsel mantığın anlaşılamaması.	Kusurun ispat edilememesi.
İlliyet Bağı	“A” eylemi doğrudan “B” sonucunu doğurmuştur.	Algoritmanın kendi kendine öğrenme süreciyle kararın evrilmesi.	Nedensellik bağının kopması.
Öngörülebilirlik	Makul bir kişi zararın oluşacağını önceden görebilmelidir.	Geliştiricinin dahi sistem çıktısını kesin olarak tahmin edememesi.	Kusur sorumluluğunun aşınması.

Avrupa Birliği Düzenlemeleri ve Yapay Zeka Sorumluluk Direktifi’nin Çöküşü

Avrupa Birliği, yapay zekanın risklerini yönetmek amacıyla iki ayaklı bir strateji izlemiştir. İlki, sistemlerin güvenliğini ve piyasaya sürülme şartlarını düzenleyen Yapay Zeka Tüzüğü (AI Act), ikincisi ise ortaya çıkan zararların tazminini düzenlemesi öngörülen Yapay Zeka Sorumluluk Direktifi (AI Liability Directive – AILD) teklifidir. Ancak sorumluluk hukukuna ilişkin süreç, 2025 yılı itibarıyla büyük bir tıkanma ve geri çekilme ile sonuçlanmıştır.

AILD Teklifi ve Mağdurun İspat Yükünü Hafifletme Girişimi

2022 yılında sunulan AILD teklifi, yapay zekanın karmaşık yapısı karşısında mağdurları korumak için devrimsel nitelikte iki usul kuralı getiriyordu. İlk olarak, “nedensellik karinesi” (rebuttable presumption of causality) ile eğer bir yüksek riskli sistem AI Act kurallarını ihlal etmişse, zararın bu sistemden kaynaklandığı varsayılacaktı. İkinci olarak, mahkemelere sistemin iç işleyişine dair “delil açıklama yükümlülüğü” (disclosure of evidence) getirme yetkisi tanınacaktı. Bu mekanizmalar, mağdurun teknik bir imkansızlık içinde boğulmasını engellemeyi hedefliyordu.

2025 Geri Çekilme Kararı ve Nedenleri

11 Şubat 2025 tarihinde Avrupa Komisyonu, AILD teklifini geri çektiğini açıklamıştır. Bu karar, yapay zeka yönetişimi tarihinde bir dönüm noktası olarak kabul edilmektedir. Geri çekilmenin temel gerekçeleri şunlardır:

• Anlaşma Sağlanamaması: Üye devletler ve Avrupa Parlamentosu arasında direktifin kapsamı ve kusursuz sorumluluk rejimine geçiş konusunda derin fikir ayrılıklarının yaşanması.
• Rekabetçilik ve İnovasyon Endişeleri: Teknoloji endüstrisinin, katı sorumluluk kurallarının Avrupa’yı bir “dava merkezi” (litigation hub) haline getireceği ve yatırımları ABD veya Çin’e kaçıracağı yönündeki baskıları.
• Mevzuat Örtüşmesi: Revize edilen Ürün Sorumluluğu Direktifi’nin (Product Liability Directive – PLD) zaten yazılımı ve yapay zekayı bir “ürün” olarak kapsama alması.

AILD’nin Ekim 2025’te resmen yürürlükten kalkmasıyla birlikte, AB genelinde harmonize bir sorumluluk hukuku yerine 27 farklı ulusal sistemin geçerliliği korunmuş, bu da sınır ötesi faaliyet gösteren şirketler için hukuki parçalanmaya (fragmentation) yol açmıştır.

Türk Hukukunda Yapay Zeka Sorumluluğu: Mevcut Rejim ve Kıyas Uygulamaları

Türkiye’de henüz yapay zekaya özgü bir “Yapay Zeka Kanunu” bulunmamaktadır. Bu durum, yapay zeka kararlarından doğan uyuşmazlıklarda Türk Borçlar Kanunu (TBK), Türk Medeni Kanunu (TMK) ve Tüketicinin Korunması Hakkında Kanun (TKHK) hükümlerinin kıyas yoluyla uygulanmasını zorunlu kılmaktadır.

Türk Borçlar Kanunu Kapsamında Kusur ve Kusursuz Sorumluluk

TBK m. 49 uyarınca haksız fiilden sorumlu tutulabilmek için failin kusurlu olması gerekir. Ancak yapay zekanın “kararı” kendisinin verdiği durumlarda, kullanıcının veya üreticinin “kusurunu” ispatlamak imkansızdır. Bu nedenle Türk hukuk doktrininde daha çok kusursuz sorumluluk halleri üzerinde durulmaktadır:

1. Adam Çalıştıranın Sorumluluğu (TBK m. 66): Yapay zekayı bir yardımcı kişi veya “elektronik yardımcı” olarak kullanan işletme sahibinin, sistemin verdiği zararlardan dolayı kurtuluş kanıtı getiremediği sürece sorumlu tutulması mümkündür.
2. Tehlike Sorumluluğu (TBK m. 71): Eğer yapay zeka sistemi, doğası gereği yüksek risk arz eden bir faaliyetin (örneğin otonom enerji dağıtımı veya ağır sanayi robotları) parçasıysa, işletme sahibi kusuru olmasa dahi zarardan sorumlu tutulacaktır.
3. Hakkaniyet Sorumluluğu (TBK m. 65): Ayırt etme gücü bulunmayanların sorumluluğuna paralel olarak, yapay zekanın statüsü “eşya” olarak kabul edilse dahi, hakkaniyet gerektiriyorsa zararın tazminine karar verilebilir.

Türk Medeni Kanunu ve Tüketici Hukuku Boyutu

TMK m. 369’da düzenlenen “ev başkanı” sorumluluğu, denetim altındaki kişilerin (küçükler, kısıtlılar) verdiği zararları kapsar. Yapay zekanın bir tür “gayri maddi denetim altındaki varlık” olarak konumlandırılması, ev başkanının özen yükümlülüğüne benzer bir sorumluluğu kullanıcıya yükleyebilir. Öte yandan TKHK kapsamında, yapay zeka sisteminin yanlış bir karar vermesi (örneğin yanlış yatırım tavsiyesi veya hatalı tıbbi yönlendirme), “ayıplı hizmet” veya “ayıplı mal” kapsamında değerlendirilerek üreticinin müteselsil sorumluluğunu doğurabilir.

Elektronik Kişilik Tartışması: Pratik Bir İhtiyaç mı, Felsefi Bir Yanılsama mı?

Yapay zekanın bir “eşya” statüsünden çıkarılarak bir “elektronik kişilik” (electronic personhood) kazanması önerisi, sorumluluk hukukunun geleceği için en tartışmalı konulardan biridir. Avrupa Parlamentosu’nun 2017 tarihli Robotik Raporu ile gündeme gelen bu statü, yapay zekaya belirli hak ve yükümlülüklerin tanınmasını öngörür.

Kişilik Önerisinin Hukuki Gerekçeleri

Kişilik verilmesini destekleyen görüşler, bunu insana benzerlik üzerinden değil, tüzel kişilik (corporation) modelindeki pratiklik üzerinden temellendirir.

• Varlık Fonu ve Sigorta: Yapay zekaya kişilik verilmesi, onun kendi malvarlığına veya sigorta poliçesine sahip olabilmesini sağlar. Bir zarar doğduğunda, mağdur gerçek bir insanı dava etmek yerine doğrudan yapay zekanın fonuna başvurabilir.
• Antik Roma Köle Hukuku Analojisi: Bazı hukukçular, otonom kararlar veren ancak tam özgür olmayan yapay zekaları, Antik Roma’daki işletme sahibi olan kölelere (peculium) benzetmektedir. Bu modelde, köle (AI) karar alabilir ancak sınırlı bir malvarlığı üzerinden sorumludur ve nihai sorumluluk efendiye (sahibine) aittir.

Karşıt Argümanlar ve “Abjection” Korkusu

Kişilik verilmesine karşı çıkanlar, bunun şirketler için bir “sorumluluk kalkanı” (liability shield) yaratacağından endişe etmektedir. Bir şirket, riskli bir yapay zekayı “kişi” olarak tescil ettirip, sermayesini düşük tutarak tüm sorumluluktan kurtulabilir. Ayrıca Julia Kristeva’nın felsefi teorisiyle açıklandığı üzere, yapay zekaya kişilik verilmesi insanın “biricikliğine” karşı bir tehdit olarak algılanmakta ve “abjection” (dışlama/iğrenme) duygusuyla reddedilmektedir. İnsan, kendisini tanımlamak için kullandığı “zekayı” yapay bir varlıkla paylaşmak istememekte, bu da hukuki statü verilmesini zorlaştırmaktadır.

Sektörel Sorumluluk Analizleri ve Vaka İncelemeleri

Yapay zeka sorumluluğu, teorik tartışmalardan ziyade dikey sektörlerdeki uygulama biçimleriyle netlik kazanmaktadır.

Otonom Araçlar: Sürücü Kusurundan Üretici Hatasına Geçiş

Otonom araçlar (AV), geleneksel trafik hukukunun temelindeki “sürücü” kavramını ortadan kaldırmaktadır. 1968 Viyana Karayolu Trafik Sözleşmesi, aracın her zaman bir insan sürücü tarafından kontrol edilmesini şart koşsa da, Seviye 4 ve 5 otonomi bu kuralı işlevsiz kılmaktadır.

Otomasyon Seviyesi	Karar Mekanizması	Hukuki Sorumlu	Uygulanan Rejim
Seviye 0-2	İnsan Sürücü (Yardımcı sistemler açık)	İnsan Sürücü	Genel Trafik Hukuku / Kusur Sorumluluğu.
Seviye 3	Sistem (İnsan tetiktedir)	Paylaşımlı Sorumluluk	Karma Rejim (Devir süresi tartışması).
Seviye 4-5	Tamamen Sistem	Üretici veya İşletmeci	Ürün Sorumluluğu / Kusursuz Sorumluluk.

Seviye 5 bir araç kaza yaptığında, ortada bir “sürücü kusuru” aranamaz. Bu noktada “makul insan sürücü” (reasonable human driver) standardı yerine, “makul bilgisayar sürücüsü” (reasonable computer driver) standardı önerilmektedir. Eğer kaza, piyasadaki diğer rakip sistemlerin kaçınabileceği bir durum ise, üreticinin tasarım kusuru nedeniyle sorumlu tutulması gerektiği savunulmaktadır.

Tıbbi Uygulamalar: Tanı Destek Sistemleri ve “Malpraktis” Çıkmazı

Tıpta yapay zeka kullanımı, doktorun sorumluluğunu hem hafifletmekte hem de yeni riskler eklemektedir.

• Ambient AI Scribe: Doktor-hasta görüşmesini dinleyerek not alan yapay zeka sistemlerinde, bir kelimenin yanlış anlaşılması yanlış tedaviye yol açabilir. Eğer doktor notu kontrol etmeden imzalamışsa “ihmal” nedeniyle tam sorumlu olur; ancak hata sistemin içindeki bir algoritma sapmasıysa üreticiye rücu edilebilir.
• Teşhis ve Karar Destek: FDA tarafından onaylanan yüzlerce yapay zeka cihazı mevcuttur. Ancak bu cihazlar bir öneri sunduğunda doktor bu öneriye uymalı mıdır? Yapay zekaya uymayıp hata yapan bir doktor “modern tıbbın imkanlarını kullanmamakla”, yapay zekaya uyup hata yapan bir doktor ise “klinik yargısını devrederle” suçlanabilmektedir.

Finansal Algoritmalar: Knight Capital ve Sistemik Risk

Algoritmik ticaret (algorithmic trading), saniyenin binde biri hızında kararlar alarak piyasaları sarsabilmektedir. 2012’de yaşanan Knight Capital vakası, atıl bir kodun (Power Peg) yanlışlıkla tetiklenmesi sonucu şirketin 45 dakikada 460 milyon dolar kaybetmesine ve iflasın eşiğine gelmesine neden olmuştur.

• Sorumluluk Tespiti: SEC, zararın nedenini bir “yazılım hatası” olarak görmekten ziyade, şirketin “yeterli risk yönetimi ve teknoloji yönetişim kontrollerine sahip olmaması” olarak tanımlamış ve kurumu cezalandırmıştır.
• Flash Crash: Birden fazla algoritmanın birbirinin tepkisel satışlarını tetikleyerek piyasayı çökerttiği durumlarda “nedensellik bağı” o kadar karmaşıktır ki, tek bir sorumlu bulmak imkansız hale gelir. Bu durum, finans hukukunda “bireysel kusur” yerine “sistemik dayanıklılık” odaklı bir sorumluluk modeline geçişi zorunlu kılmaktadır.

İspat Yükünün Dağılımı ve Algoritmik Şeffaflık Gerekliliği

Yapay zeka davalarında mağdurun önündeki en büyük engel, sistemin iç işleyişini bilmemesidir. “Kara kutu” problemi, mağdurun kusuru veya nedensellik bağını ispat etmesini engeller.

İspat Yükünün Ters Çevrilmesi ve Karineler

Mağdurun dezavantajını gidermek için önerilen modeller şunlardır:

1. Hata Karinesi: Bir yapay zeka sistemi beklenmedik bir zarar verdiğinde, aksi ispat edilene kadar sistemin “kusurlu” olduğu varsayılmalıdır.
2. Bilgi Edinme Hakkı: Davacıya, sistemin eğitim verileri, log kayıtları ve algoritma mantığı üzerinde “keşif ve inceleme” hakkı tanınmalıdır.
3. Açıklanabilirlik Standardı: Hukuk, yapay zekadan yalnızca “doğru” karar vermesini değil, bu kararın insan tarafından anlaşılabilir bir “gerekçesini” de sunmasını talep etmelidir.

İstihdamda Ayrımcılık ve Algoritmik Hesap Verebilirlik

İşe alım süreçlerinde kullanılan yapay zekalar (örneğin Workday veya Eightfold AI), farkında olmadan belirli yaş, cinsiyet veya etnik köken gruplarını eleyebilir. 2025 yılındaki Mobley v. Workday davası, yapay zeka tedarikçilerinin de “aracı kurum” sıfatıyla ayrımcılıktan sorumlu tutulabileceğini göstermiştir. Burada sorumluluk, “kasıtlı ayrımcılık” (intentional discrimination) yerine “ayrımcı sonuç” (disparate impact) üzerinden kurulmaktadır.

Gelecek Projeksiyonları: Zorunlu Sigorta ve Denetim Mekanizmaları

Yapay zeka sorumluluk boşluğunu kapatmak için hukuk sistemlerinin evrileceği yönler netleşmektedir.

Zorunlu Mali Sorumluluk Sigortası

Tıpkı trafik sigortasında olduğu gibi, yapay zeka işleten veya geliştiren kurumlar için “Zorunlu Yapay Zeka Sigortası” getirilmesi kaçınılmazdır.

• Mekanizma: Zarar doğduğunda mağdurun kusuru ispatlamasına gerek kalmaksızın sigorta ödemeyi yapar. Sigorta şirketi ise, sistemin güvenlik standartlarına uygun olup olmadığını denetleyerek primleri belirler. Bu, riskin toplumsallaştırılmasını sağlar.
• Endüstriyel Fonlar: Belirli bir failin bulunamadığı “anonim” algoritmik zararlar için sektör paydaşlarının katkısıyla oluşturulan tazminat fonları devreye girebilir.

İnsan Gözetimi (Human-in-the-Loop) ve Etik Standartlar

Hukuki sorumluluğun korunması için “nihai karar vericinin insan olması” ilkesi (human-in-the-loop) bir yasal zorunluluk haline gelmelidir. Ancak bu gözetim, bir “onay otomatiği” (rubber stamping) olmamalıdır. Bir doktor veya bir kredi yetkilisi, yapay zekanın önerisini neden onayladığını veya neden reddettiğini açıklayabilecek bir “profesyonel yargı” (professional judgment) kapasitesine sahip olmalıdır. OECD ve UNESCO tarafından yayınlanan etik ilkeler, bu insani gözetimin teknik tasarımın bir parçası olmasını şart koşmaktadır.

Genel Değerlendirme

Yapay zeka kararlarında hukuki sorumluluk, tek bir aktöre yüklenemeyecek kadar karmaşık ve dinamik bir süreçtir. Geleneksel kusur sorumluluğu, yapay zekanın otonomisi ve “kara kutu” yapısı karşısında yetersiz kalmaktadır. Avrupa Birliği’nin 2025’teki AILD geri çekilme hamlesi, bu alandaki mevzuatın henüz olgunlaşmadığını ve ekonomik kaygılerin hukuki netlik arayışının önüne geçtiğini göstermektedir.

Türkiye perspektifinden bakıldığında, mevcut borçlar hukuku ve tüketici mevzuatı “kıyas” yoluyla çözüm sunsa da, otonom sistemlerin yarattığı spesifik riskleri karşılamakta zorlanmaktadır. Gelecekteki düzenlemeler; “elektronik kişilik” gibi radikal statülerden ziyade, ispat yükünün mağdur lehine paylaştırıldığı, zorunlu sigorta mekanizmalarının işletildiği ve üreticinin “tasarım gereği sorumluluğunun” (liability by design) vurgulandığı bir yapıda olmalıdır. Yapay zeka ne kadar akıllı olursa olsun, hukuk sisteminin amacı teknolojiyi cezalandırmak değil, teknolojinin yarattığı refah ile bu süreçte zarar gören bireylerin hakları arasındaki dengeyi korumaktır. Nihai sorumluluk, her zaman sistemi tasarlayan, eğiten ve topluma sunan “insan iradesinde” kalmaya devam etmelidir; zira adalet, istatistiksel bir olasılık değil, ahlaki bir karardır.

---

En Son Eklenen Yazılarımız